AI日报:前百度高管推AI搜索产品Genspark;Kimi内测上下文缓存功能;TikTok推AI全家桶Symphony;橙篇已支持10万字长文生成

发布时间:2024-06-20 14:30:02 编辑: 来源:
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相信很多大家对AI日报:前百度高管推AI搜索产品Genspark;Kimi内测上下文缓存功能;TikTok推AI全家桶Symphony;橙篇已支持10万字长文生成还不知道吧,今天菲菲就带你们一起去了解一下~.~!

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1、前百度高管景鲲创业AI搜索估值18亿 推出首款产品Genspark

作为前百度高管,景鲲创立了新公司MainFunc并推出首款产品Genspark,旨在通过AI技术提供优质搜索体验。公司获得6000万美元种子轮融资,估值达到2.6亿美元,展现出巨大市场潜力。景鲲的履历卓越,现在再次领先AI搜索领域,期待其继续创新发展。

2、Kimi 开放平台将启动 Context Caching上下文缓存 内测

Kimi 开放平台近日宣布,备受期待的Context Caching功能即将启动内测。这一创新功能将支持长文本大模型,并通过高效的上下文缓存机制,为用户提供前所未有的体验。Context Caching是一项前沿技术,通过缓存重复的Tokens内容,大幅度降低用户在请求相同内容时的成本。

3、TikTok推出生成式AI内容工具套件Symphony

TikTok推出的Symphony AI内容工具套件彻底改变了内容创作和分享方式,让每个人都能成为创意大师。Symphony Assistant提供贴心的帮助,发现趋势、提供创意指导、激发灵感、编写脚本,并给出优化建议。Symphony Creative Studio能在60秒内生成多种TikTok视频预览,支持多语言翻译和视频编辑。Symphony Digital Avatars帮助品牌扩展创意策略,提供真实人物头像。

4、百度文库:AI产品“橙篇”已支持10万字长文生成

百度文库最新推出的AI产品“橙篇”在长文生成和多模态编辑方面取得重大突破,为用户提供全面的创作和编辑功能。产品基于强大的AI技术支持,让用户能够轻松访问专业学术资源、创作超长图文内容,并实现一站式的多格式编辑和调整。

5、首个AI高考评测结果发布 GPT-4o拿下第二名

在这场别开生面的AI高考评测中,多个AI模型接受了语文、数学和英语的全面能力测试,展现出了在学术领域的潜力和局限性。虽然在语文和英语科目表现良好,但在数学推理方面仍有提升空间。未来随着技术的进步,AI将更加聪明,更好地服务人类社会。

6、Flash Diffusion适用于任何扩散模型,实现几步图像生成

Flash Diffusion方法为图像生成技术带来革命性突破,加速了预训练扩散模型生成过程,表现出色且高效多才多艺。研究人员采用可调整的分布和对抗目标等创新手段,提高预测模型定位和计算效率。该方法适应不同骨干网络,显著减少采样步骤同时保持高质量生成。Flash Diffusion注入新活力,提升图像生成效率和多功能性,有望在各领域产生深远影响。

7、AI生图可“量身定制”!华为清华联手推个性化生成技术PMG

在个性化至上的时代,华为与清华大学合作推出了名为PMG的个性化生成技术。该技术利用用户历史行为和偏好,生成符合用户需求的多模态内容,如表情包、T恤设计图、电影海报等。通过实验验证,PMG技术展现出巨大潜力和商业价值,为用户带来更加丰富、个性化的体验。

8、Gboard革新打字体验

Gboard是Google为移动设备打造的智能键盘,最新推出的"校对"功能利用大型语言模型实现一键修复整个句子和段落错误,彻底改变了传统的逐字修正体验。该功能已在Pixel8设备上推出,受益用户众多。研究团队通过复杂的错误合成框架生成模拟数据集,结合监督学习和强化学习技术优化模型性能,展示了大模型在提升移动端输入交互体验方面的巨大潜能。

9、英伟达的Lumina-T2X图像生成模型带来的新惊喜

在人工智能技术的不断进步中,英伟达的Lumina-T2X图像生成模型为我们带来了新的惊喜。这一开源模型在美学表现和图像质量上与业界领先的MJ V6相媲美,展现了在开源领域的难得成就。

10、OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创办新AI公司SSI

Ilya Sutskever离职后创立Safe Superintelligence Inc.专注解决超级智能人工智能系统安全性问题。公司致力于研究控制和限制超越人类智能的AI,并计划通过工程和科学突破解决安全性难题。SSI从一开始就是营利性实体,不受短期商业压力影响,目前正在招聘技术人才。

11、GPT-4通过图灵测试 超过一半的人无法区分GPT-4和人类

人工智能领域的重要里程碑之一是图灵测试,最近一项实验显示,GPT-4在互动式双人图灵测试中被误认为人类的概率高达54%,引发人们对AI系统逼真表现的关注。参与者更倾向于使用语言风格和社会情感因素来判断对方是否为人类,这对机器智能的讨论产生了深远影响。

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